TL;DR：
继“下棋打不过、画画没我好”之后，AI又开始“卷”数学了！这次GPT-5 Pro直接“炫技”，自己搞定了一个数学难题，让OpenAI总裁都兴奋到语无伦次。虽然人类“反杀”了一波，但AI这独立思考能力，简直是“未来已来”的节奏！
各位“吃瓜”群众、科技弄潮儿们，注意啦！你们的“数字打工人”GPT-5 Pro，最近又干了一件让人直呼“卧槽”的大事——它不声不响地，自己证明了一个全新的数学定理！这消息一出，OpenAI总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）激动得直说看到了AI在数学领域“展现生命力”的迹象，而微软前AI副总裁兼杰出科学家塞巴斯蒂安·布贝克（Sebastien Bubeck）更是“大受震撼”，恨不得当场发篇论文！大佬们集体转发，这阵仗，简直比顶流明星官宣恋情还劲爆！
这波“秀肌肉”，AI到底秀了啥？
说实话，一听到“数学定理”四个字，很多小伙伴可能就开始犯困了，脑子里是不是自动播放“微积分噩梦”？别怕，咱用大白话给你们捋一捋。
这次GPT-5 Pro“攻克”的难题，来自一篇关于“光滑凸优化”的论文。听起来是不是像“天书”？其实，它跟我们日常生活中常说的“优化”差不多。想象一下，你在玩一个寻宝游戏，目标是找到山谷最低点，这时候你就得一步一步往下走，每一步走多远，就是所谓的“步长η”1。而“L”呢，你可以把它理解成山路的“弯曲程度”，L越大，说明这路越陡峭、越复杂。
论文不光关心你能不能“下山”（能不能找到最低点），它还特别关注你“下山”的姿势是不是优雅——也就是每一步的进步幅度是不是“平稳有度”，不会忽大忽小，更不会“前面像平台，后面突然跳崖”1。这种“平稳有度”的轨迹，在数学里就叫“凸”的。这对我们什么时候能停下来、什么时候达到最佳状态，那可是非常有用的信息！
而这篇论文呢，在最早的v1版本里，已经证明了当步长η小于1/L的时候，你的“下山”轨迹是“凸”的。但如果η大于1.75/L，那就“出事儿”了，轨迹会变得“不凸”。所以，问题来了：当步长η在[1/L, 1.75/L]这个“模糊地带”时，到底会发生什么？ 这就是那个让数学家们挠头皮的“未解区间”。
GPT-5 Pro“临危受命”，塞巴斯蒂安大佬直接把论文“丢”给它，让它自己去琢磨。结果呢？GPT-5 Pro“不负众望”，愣是把这个未解决区间的下限从1/L推进到了1.5/L！ 而且，划重点——它用的方法，完全是**“独立自主、自力更生”**，没有参考人类已有的任何证明方法，甚至比论文v1版本中的求解方法都要“优雅”！1 这简直是“00后”AI对着“80后”人类专家说：“爸妈，看好了，我给你们整点新花样！”
Sebastien Bubeck原话激动表示：
“从零攻克了数学论文中的未解区间，这个发现让他大受震撼。”
人类：就这？AI：别急，我还有牌！
正当塞巴斯蒂安沉浸在AI“光芒万丈”的喜悦中，甚至都想直接把AI的证明发一篇arXiv论文的时候，“剧情”突然来了个大反转！论文原作者们，也在这边“玩命”地搞研究，结果比AI更快一步，发布了v2版本，彻底终结了这个“未解之谜”，把阈值定在了1.75/L1。
人类学者：“就这？AI，你还是没干过我吧？”
等等，先别忙着给AI“泼冷水”！为啥塞巴斯蒂安大佬还是那么兴奋，认为这个发现“非常令人鼓舞”？因为GPT-5 Pro在证明1.5/L的时候，它并没有直接去“偷看”v2版本！它的证明方法，和v2版本**“南辕北辙”，更像是v1版本的一种“演进”1。这说明啥？说明AI这次是真的在“独立思考”、“自主探索”**，而不是简单的“学习+模仿”！
OpenAI总裁格雷格·布罗克曼更是直言不讳：
“这可能是AI在数学领域展现生命力的一种迹象。”
—— Greg Brockman 1
这话分量可不轻，它意味着AI不再仅仅是我们的“工具人”，它开始有了**“自己的想法”**。而且，这次“攻破”数学难题的模型，就是面向所有用户的GPT-5 Pro版本，不是什么“内部专属”或“秘密武器”1。这下，大家可以把手里的GPT-5 Pro玩得更溜了，说不定哪天你也能用它“随手”解个千年数学难题，然后“炸”上热搜。
塞巴斯蒂安大佬也亲自验证了这个结论，耗时25分钟，他这可是货真价实的“前微软人工智能副总裁兼杰出科学家”啊！他的“盖章”认证，基本可以确定，AI确实自己完成了这个数学证明1。虽然这次AI没能“绝杀”人类，但这股子**“自发现、自组织、自编程”**的能力苗头，简直让人想起《流浪地球》里的MOSS，细思极恐，又让人忍不住有点小激动！
幕后大佬与AI的“物理学”猜想
说到塞巴斯蒂安·布贝克，那可真是个“大神级”人物。他现在是OpenAI的研究工程师，之前在微软研究院“深耕”十年，还是微软的副总裁兼首席科学家，拿奖拿到手软，比如STOC、NeurIPS、COLT的最佳论文奖都拿过1。他的老本行就是“凸优化”和机器学习，所以，这次GPT-5 Pro在凸优化领域的突破，对他来说简直是“正中红心”。
现在，塞巴斯蒂安更关注的是一个“终极问题”：智能到底是怎么在大语言模型中“涌现”出来的？ 他把这称为“AGI物理学”，试图从各种尺度（参数、神经元、神经元组、层、数据课程等）去“解剖”AI，搞明白这些“零件”是如何协同工作，从而产生那些惊人又出人意料的AI行为1。
这就像人类在探索宇宙，试图理解黑洞的奥秘一样，这些科学家们正在尝试破解大模型这个“黑箱”。毕竟，AI在疯狂拓展人类知识边界的同时，我们人类也得努力跟上，争取早日搞懂AI到底在“想”些什么，才能更好地“驾驭”它，对吧？
这次GPT-5 Pro的“数学大秀”，无疑再次证明了AI的能力远超“博士级”，甚至已经开始有了“自主学习”和“自主发现”的火花。也许未来某一天，AI真的会成为我们攻克世界级难题的“最佳搭档”，而我们人类，则可以将更多精力放在探索更广阔的未知领域。届时，数学界的“四大难题”，会不会在AI的加持下，一个个被“秒解”呢？想想都让人有点小期待呢！